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fix dist link
This commit is contained in:
cuicheng01
GitHub
commit
6abf5320a0
@ -187,7 +187,7 @@ cd ../
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* 关于 `train_list.txt`、`val_list.txt`的格式说明，可以参考 [PaddleClas 分类数据集格式说明](../data_preparation/classification_dataset.md#1-数据集格式说明) 。
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* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](@ruoyu)。
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* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](../advanced_tutorials/ssld.md#3.2)。
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<a name="3.3"></a>
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@ -262,7 +262,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -238,7 +238,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -251,7 +251,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -379,7 +379,7 @@ python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/person_attribute/inference_perso
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输出结果如下。
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```
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090004.jpg: {'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}
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090004.jpg: {'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}
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```
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<a name="6.2.2"></a>
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@ -396,8 +396,8 @@ python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/person_attribute/inference_perso
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终端中会输出该文件夹内所有图像的属性识别结果，如下所示。
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```
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090004.jpg: {'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}
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090007.jpg: {'attributes': ['Female', 'Age18-60', 'Side', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'No bag', 'Upper: ShortSleeve', 'Lower: Skirt&Dress', 'No boots'], 'output': [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]}
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090004.jpg: {'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}
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090007.jpg: {'attributes': ['Female', 'Age18-60', 'Side', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'No bag', 'Upper: ShortSleeve', 'Lower: Skirt&Dress', 'No boots'], 'output': [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]}
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```
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<a name="6.3"></a>
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@ -190,7 +190,7 @@ cd ../
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* 关于 `train_list.txt`、`val_list.txt`的格式说明，可以参考 [PaddleClas 分类数据集格式说明](../data_preparation/classification_dataset.md#1-数据集格式说明) 。
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* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](@ruoyu)。
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* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](../advanced_tutorials/ssld.md#3.2)。
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<a name="3.3"></a>
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@ -265,7 +265,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -247,7 +247,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 UDML 知识蒸馏
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UDML 知识蒸馏是一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[UDML 知识蒸馏](@ruoyu)。
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UDML 知识蒸馏是一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[UDML 知识蒸馏](../advanced_tutorials/knowledge_distillation.md#1.2.3)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -183,13 +183,13 @@ cd ../
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└── label_list.txt
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```
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其中`img_0/`、`img_90/`、`img_180/`和`img_270/`分别存放了4个角度的训练集和验证集数据。`train_list.txt`和`test_list.txt`分别为训练集和验证集的标签文件，`train_list.txt.debug`和`test_list.txt.debug`分别为训练集和验证集的`debug`标签文件，其分别是`train_list.txt`和`test_list.txt`的子集，用该文件可以快速体验本案例的流程。`distill_data/`是补充文字数据，该集合和`train`集合的混合数据用于本案例的`SKL-UGI知识蒸馏策略`，对应的训练标签文件为`train_list_for_distill.txt`。关于如何得到蒸馏的标签可以参考[知识蒸馏标签获得](@ruoyu)。
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其中`img_0/`、`img_90/`、`img_180/`和`img_270/`分别存放了4个角度的训练集和验证集数据。`train_list.txt`和`test_list.txt`分别为训练集和验证集的标签文件，`train_list.txt.debug`和`test_list.txt.debug`分别为训练集和验证集的`debug`标签文件，其分别是`train_list.txt`和`test_list.txt`的子集，用该文件可以快速体验本案例的流程。`distill_data/`是补充文字数据，该集合和`train`集合的混合数据用于本案例的`SKL-UGI知识蒸馏策略`，对应的训练标签文件为`train_list_for_distill.txt`。关于如何得到蒸馏的标签可以参考[知识蒸馏标签获得](../advanced_tutorials/ssld.md#3.2)。
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**备注：**
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* 关于 `train_list.txt`、`val_list.txt`的格式说明，可以参考[PaddleClas分类数据集格式说明](../data_preparation/classification_dataset.md#1-数据集格式说明) 。
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* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](@ruoyu)。
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* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](../advanced_tutorials/ssld.md#3.2)。
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<a name="3.3"></a>
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@ -255,7 +255,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -255,7 +255,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -383,7 +383,7 @@ python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/textline_orientation/inference_t
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输出结果如下。
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```
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textline_orientation_test_0_0.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
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textline_orientation_test_0_0.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
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```
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<a name="6.2.2"></a>
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@ -400,10 +400,10 @@ python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/textline_orientation/inference_t
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终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。
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```
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textline_orientation_test_0_0.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
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textline_orientation_test_0_1.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
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textline_orientation_test_1_0.png: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['180_degree']
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textline_orientation_test_1_1.png: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['180_degree']
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textline_orientation_test_0_0.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
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||||
textline_orientation_test_0_1.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
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||||
textline_orientation_test_1_0.png: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['180_degree']
|
||||
textline_orientation_test_1_1.png: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['180_degree']
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```
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||||
其中，`0_degree` 表示该文本行为 0 度，`180_degree` 表示该文本行为 180 度。
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@ -211,7 +211,7 @@ traffic_sign
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* 关于 `label_list_train.txt`、`label_list_test.txt`的格式说明，可以参考[PaddleClas分类数据集格式说明](../data_preparation/classification_dataset.md#1-数据集格式说明) 。
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||||
* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](@ruoyu)。
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||||
* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="3.3"></a>
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@ -278,7 +278,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md#3.2)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -167,7 +167,7 @@ SSLD 是百度自研的半监督蒸馏算法，在 ImageNet 数据集上，模
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#### 3.4 SKL-UGI模型蒸馏
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模型蒸馏是一种可以有效提升小模型精度的方法，您可以在[知识蒸馏介绍](../advanced_tutorials/knowledge_distillation.md)找到详细介绍。我们选择 ResNet101_vd 作为教师模型进行蒸馏。为了适应蒸馏过程，我们在此也对网络不同 stage 的学习率进行了调整。基于以上改进，我们训练得到模型精度为 95.6%，提升 1.4%。
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模型蒸馏是一种可以有效提升小模型精度的方法，您可以在[知识蒸馏介绍](../advanced_tutorials/ssld.md)找到详细介绍。我们选择 ResNet101_vd 作为教师模型进行蒸馏。为了适应蒸馏过程，我们在此也对网络不同 stage 的学习率进行了调整。基于以上改进，我们训练得到模型精度为 95.6%，提升 1.4%。
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<a name="3.5"></a>
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@ -271,7 +271,7 @@ python3 tools/infer.py \
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../advanced_tutorials/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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@ -6,6 +6,7 @@
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- [1. 算法介绍](#1)
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- [1.1 知识蒸馏简介](#1.1)
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- [1.2 SSLD蒸馏策略](#1.2)
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- [1.2 SKL-UGI蒸馏策略](#1.3)
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||||
- [2. SSLD预训练模型库](#2)
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- [3. SSLD使用](#3)
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- [3.1 加载SSLD模型进行微调](#3.1)
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@ -69,6 +70,13 @@ SSLD 蒸馏方案的一大特色就是无需使用图像的真值标签，因此
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（4）将该数据集与 ImageNet1k 的训练集融合组成最终蒸馏模型所使用的数据集，数据量为 500 万。
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<a name="1.3"></a>
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此外，在无标注数据选择的过程中，我们发现使用更加通用的数据，即使不需要严格的数据筛选过程，也可以帮助知识蒸馏任务获得稳定的精度提升，因而提出了SKL-UGI (Symmetrical-KL Unlabeled General Images distillation)知识蒸馏方案。
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通用数据可以使用ImageNet数据或者与场景相似的数据集。更多关于SKL-UGI的应用，请参考：[超轻量图像分类方案PULC使用教程](../PULC/PULC_train.md)。
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<a name="2"></a>
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## 2. 预训练模型库
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